📈 «Корреляция не подразумевает причинно-следственную связь»

Для машинного обучения становятся все более актуальными вопросы причинно-следственного анализа (causal inference) - когда главной целью моделирования является не прогноз и его качество, а то, как мы можем принимать решения на основе нашего алгоритма.

Недавно нашли клёвую статью, в которой рассказывается о причинно-следственном анализе, его методах и применении в машинном обучении. Её классная особенность в том, что практически для каждого утверждения автор приводит хороший пример. Советуем почитать, займёт около 15 минут 🙂